粘弹性 时域 线性
为数据弹性而生，阿里云云原生存储再提速
EFC 与云原生数据编排和加速系统 Fluid 结合，实现数据集的可见性、弹性伸缩、数据迁移、计算加速等，为云原生的 AI、大数据应用共享访问文件存储提供了可靠、高效、高性能的解决方案。 ......
「学习笔记」扩展欧几里得定理与线性同余方程
## 扩展欧几里得算法 ### 介绍 扩展欧几里得算法，常用来求像 $ax + by = c$ 这样的不定方程的一组可行解 ### 解法 在此之前，我们可以确定 $c$ 一定是 $\gcd(a, b)$ 的倍数。 为什么？我们把原式分解一下 $ax + by$ 分解后，是$\gcd(a, b) \c ......
(数论)判断素数(朴素,根号,埃氏筛,欧拉筛线性筛)
// 最基本求一个素数(on),(osqrt(n)) #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { int n; cin>>n; for(int i=2;i<n;i++)//o(n) if(n%i==0){ cout<<"no"; ......
数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=22813 最近我们被客户要求撰写关于混合效应的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本教程为读者提供了使用频率学派的广义线性模型（GLM）的基本介绍。具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法 本教程使 ......
算子编译没烦恼，Debug线性提升| 昇思MindSpore报错调试宝典（四）：网络构建与训练类报错之算子编译错误
上一期讲解了语法错误问题，本期给大家介绍遇到算子编译错误问题应该如何分析和解决，当算子参数值、类型、shape不满足要求时，或者是算子功能受到限制这些都属于算子编译错误，本期以构建ReduceSum单算子网络时输入超过该算子支持维度为例来分析讲解如何定位与调试。 具体内容请看海报~ 文字版内容： 小 ......
5分钟学会数据结构中的线性链表
线性表可以说是一种最基础最简单的数据结构，它表示的是一种线性结构，比较常见的线性结构包括数组和链表等。所谓的链表，顾名思义，就是链式的线性表，即链表也是一种线性表。与数组不同的是，链表采用的是链式存储，这种链式结构是**非连续、非顺序的内存空间**。链表中的每一个独立的元素被称为结点，故链表由一系列... ......
前端弹性布局神器display:flex【转】
在进行网页前端设计时，需要垂直居中显示文本，但CSS似乎没有明确的垂直居中的代码方法，由于目前的页面不再考虑以前的浏览器了，因此采用CSS3的display:flex方法来实现。现记录一下flex属性的相关资料。 ......
Berlekamp_Massey与常系数齐次线性递推
## Berlekamp_Massey BM线性递推，看了这篇博客才学会的：[link]([(29条消息) [学习笔记]Berlekamp-Massey算法_cz_xuyixuan的博客-CSDN博客](https://blog.csdn.net/qq_39972971/article/detail ......
4.3 线性回归的改进-岭回归
# 1.带有L2正则化的线性回归-岭回归 岭回归，其实也是一种线性回归。只不过在算法建立回归方程时候，加上正则化的限制，从而达到解决过拟合的效果 # 2.API ``` sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, fit_intercept=True,solver=" ......
4.1 线性模型
# 1 回归问题 >**什么是回归问题 目标值 连续型的数据** **应用场景 房价预测 销售额度预测 金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子** # 2 什么是线性回归 ## 2.1 定义 >**线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征 ......
小灰灰深度学习day8——线性回归(从零开始实现与简洁的实现)
从零开始实现的代码如下: import math import random #随机梯度下降 随机的权重 import time import numpy as np from d2l import torch as d2l #实现过的函数写在d2l包中 ''' 加这两句是为了能画出散点图,不然会报 ......
线性空间学习笔记（部分）
因为线性空间的知识点多而杂，无法一一记录，因此只取一些学习中遇到困难的地方做笔记。 # 列向量与行向量 只要不特殊提及，在线性代数中研究的向量都是 **列向量**。 显然，一个列向量左乘行向量的结果是一个标量。而一个列向量左乘一个矩阵，可以看作左乘一行列向量。即： $$ A\mathbf x=A\b ......
控制系统的时域分析
一、概念 1、控制系统的性能指标：分析控制系统时，评价系统性能好坏的标准。包括动态性能和稳态性能。也就是说在系统的整个响应过程中，系统的动态性能主要是从开始到过渡过程结束的这段时间的性能，需要满足系统的动态品质要求；而系统的稳态性能从过渡过程结束后的响应中，系统的稳态性能主要应满足给定的稳态误差要求 ......
推导：PCA主成分分析&LDA线性判别分析
# 推导：PCA主成分分析&LDA线性判别分析 PCA和LDA都是在通过降维进行特征提取，PCA倾向于数据重构（就如名字一样 主成分分析），LDA倾向于数据分类（更好的将不同类别分开）。 考虑它具体在做什么事情，其实在每个样本进行中心化处理后（减去均值），一个样本就变成了一个距离向量来描述与 ......
ASEMI代理英飞凌TLE4250-2G汽车级线性稳压器
编辑-Z TLE4250-2G参数描述： 型号：TLE4250-2G 输入电压VI：45V 输出电压VQ：40V 结点温度Tj：-40~ 150℃ 储存温度Tstg：-50~150℃ 输出电容器要求CQ：1µF 连接到焊接点RthJSP：30K/W 电源纹波抑制PSRR：48dB 输出电流限制IQ, ......
非线性规划——习题解答（七）
[下载链接]（https://wwxh.lanzoum.com/ihzGD0yorp9a密码:24cv）  ......
非线性规划——惩罚函数外点法（六）
罚函数法又称乘子法，是将约束优化问题转换为无约束最优化问题的方法之一。其基本思想就是通过在原始的目标函数中添加一个障碍函数（也可以理解成惩罚函数）来代替约束条件中的不等式约束。如果当前解不满足约束条件，就在目标项上加上一个正向的惩罚（这里考虑的都是最小化问题），强迫当前解往可行域的方向走。至于正向惩 ......
非线性规划——不等式约束的最优化方法KT条件（五）
库恩塔克条件(Kuhn-Tucker conditions)是非线性规划领域里最重要的理论成果之一，是确定某点为极值点的必要条件。如果所讨论的规划是凸规划，那么库恩-塔克条件也是充分条件。本文不对数学公式进行详细推导，而是从直观上对KKT条件进行理解。  { for(int i=0;i using namespace std; void lef ......
非线性规划凸优化——凸函数、凸规划（二）
凸规划是指若最优化问题的目标函数为凸函数，不等式约束函数也为凸函数，等式约束函数是仿射的。凸规划的可行域为凸集，因而凸规划的局部最优解就是它的全局最优解。当凸规划的目标函数为严格凸函数时，若存在最优解，则这个最优解一定是**唯一的最优解**。 $满足$f(x) = 1$且$\forall x,y \in N^+,gcd(x,y) = 1$ ，都有$f(xy) = f(x)f(y)$，则$f(x)$为积性函数。 完全积 ......
异或空间线性基
## 1、前言 Upd on 2022.8.19：添加线性基的求交与求并。 Upd on 2023.5.9：日报过审，于是修了格式，改了一些以前写的~~过于迷惑的语言表述~~。 Upd on 2023.5.12：采纳魏老师建议，添加带删除线性基部分，同时增加一道例题。 线性基作为一个工具，在很多跟异 ......
数据结构之线性表
#### 线性表 * 定义：线性表是由n个数据元素组成的**有限序列**，每一个数据元素有且只有一个直接前驱和一个直接后继（第一个元素只有直接后继，最后一个元素只有直接前驱） * 线性表的存储结构：分为顺序存储与非顺序存储 1. 顺序存储结构通常采用**数组**实现 * 优点：易存取数据元素 * 缺 ......
异或线性基学习笔记
```cpp void ins(ll x){ for(ll i=64; i>=0; i--) if(x>>i){ if(!p[i]) {p[i]=x; return;} else x^=p[i]; } } ``` 根据以上代码构造的异或线性基有性质： - $p_i>p_j$ 当且仅当 $i>j$ 且 ......
python线性脚本生成基本eml邮件，压缩文件，接口灌数据
1 import datetime, zipfile, tarfile, logging, os, string, random, ipaddress, uuid, pytz, py7zr 2 import io, socket 3 from email.mime.text import MIMET ......
0008.有监督学习之线性回归
一、什么是回归 回归的目的是预测数据型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式。加入你想要预测某位小姐姐男友汽车的功率大小，可能会这么计算： 小 姐 姐 男 友 汽 车 功 率 = 0.0015*男 友 年 薪 - 0.99* 收 听 公 共 广 播 时 间 这就是所谓的回归方程（r ......